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大家好， 我一直在开发Astrae，这是一个为Next.js、Tailwind CSS和Framer Motion构建的美观动画组件和模板库。 作为一名设计师和创意开发者，我注意到虽然市面上有很多UI工具包，但很少有能够轻松添加动画和个性化的选项，而不需要从头开始。Astrae旨在解决这个问题——你可以直接使用看起来非常精致的动画。 一些亮点包括： - 可直接使用的着陆页和作品集模板 - 由Framer Motion驱动的动画UI组件 - 100%为Next.js和Tailwind CSS构建 - 专注于设计质量和性能 目前，我正在逐步推出新组件，并在社交媒体上展示它们。

一个基于karpathy的llama2.c的灵感，使用纯C语言实现的现代BERT的简化版本。核心部分（分词器 + 推理代码）大约有1000行代码，没有任何依赖（除了OpenBLAS用于快速矩阵乘法，和PCRE用于正则表达式）。 如果你不知道，现代BERT是来自answer.ai的一种新的仅编码器模型。与像Llama这样的仅解码器模型不同，编码器模型在单次传递中处理所有输入标记（没有自回归），这使得它们非常适合诸如标记分类等任务。 该实现支持从Hugging Face加载任何现代BERT检查点。我已经用基础模型和一个用于匿名化个人身份信息（PII）的标记分类模型进行了测试。在单线程下，你可以获得超过1200个标记/秒的吞吐量（略好于PyTorch实现），尽管这与解码器模型不完全可比，因为没有逐标记生成。 我硬编码了架构，以保持简单和易读。分词器是从头开始实现的BPE，能够处理大多数情况（尽管缺少一些边缘案例）。主要目标是支持该模型的轻量级部署，而不需要PyTorch生态系统的沉重负担。 希望你喜欢。

排灯节通常被视为家庭庆祝活动，但它也可以成为在工作中联系和表达感激的有意义时刻。本文分享了一些适合职场环境的排灯节祝福，从团队表扬到给领导的祝福便条。祝您排灯节快乐！<p>点击这里阅读： https://www.bravoboard.xyz/blog/thoughtful-diwali-wishes-to-share-at-work

大家好， Pluely v0.1.6 版本发布了。我正在公开开发这个项目——没有风险投资支持，没有团队，只有我一个人通过一次次提交来解决问题。 Pluely 是什么： 一个隐形的 AI 助手，只有在你需要时才会出现。可以想象成 Cluely，但它是开源的，大小为 10MB 而不是 800MB，而且是由一个每天都在使用它的人开发的。 v0.1.6 版本的不同之处： - 截图选择：点击并拖动以捕捉屏幕特定区域进行 AI 分析。困难之处不在于构建选择工具，而在于在实现精确交互的同时保持 Pluely 完全隐形。我在 macOS 上集成了 tauri-nspanel 以实现非激活面板，并重建了 Windows 窗口管理，使其保持不可聚焦。经过三次重写才做到这一点。 - 音频设备控制：精确选择 Pluely 捕获的麦克风和系统音频源。挑战在于在不重启整个捕获管道的情况下热插拔音频设备。不得不从头重建音频层以支持动态设备切换。 - 自动启动：Pluely 现在在系统启动时静默启动。时刻准备好，从不妨碍你。 - 窗口聚焦问题解决：这是 v0.1.5 中报告最多的问题。Pluely 现在在 macOS 和 Windows 上不再抢占焦点。你可以保持工作流程，Pluely 直到你需要它时才会出现。 - 自定义音频捕获与语音活动检测 - 多种 LLM 支持：OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Mistral、Cohere，以及自定义/本地模型 试试吧：[https://pluely.com](https://pluely.com) 来源：[https://github.com/iamsrikanthnani/pluely](https://github.com/iamsrikanthnani/pluely) 完整更新日志：[https://github.com/iamsrikanthnani/pluely/releases/tag/app-v0.1.6](https://github.com/iamsrikanthnani/pluely/releases/tag/app-v0.1.6) 我根据用户的实际需求而非看起来不错的路线图发布更新。这个版本的发布是因为社区告诉我哪些地方出现了问题，哪些是需要的功能。 公开开发。没有炒作。只专注于交付。